深度学习在生物医药领域的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1161	2025-10-05	A deep convolutional neural network-based novel class balancing for imbalance data segmentation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04952-y PMID:40595795	研究论文	提出基于深度学习和双层类别平衡方案的BLCB-CNN管道，用于视网膜眼底图像中的血管分割	提出双层类别平衡方案（Level-I用于血管/非血管平衡，Level-II用于粗细血管平衡）结合深度卷积神经网络	NA	解决视网膜血管分割中数据分布不平衡和血管厚度变化的问题	视网膜眼底图像中的血管结构	计算机视觉	眼科疾病	图像处理技术	CNN	图像	标准视网膜眼底图像数据集和STARE图像数据集	NA	CNN	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
1162	2025-10-05	Deep Learning to Localize Photoacoustic Sources in Three Dimensions: Theory and Implementation 2025-06, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3562313 PMID:40261767	研究论文	开发基于深度学习的3D光声点源定位系统，用于手术工具尖端定位与追踪	首次实现三维光声点源定位，提出基于目标检测和实例分割的深度学习系统，并建立了点源位置、声速和波形形态的理论关系	实验数据量相对有限（模拟4000帧、体模993帧、离体1983帧），声速估计在实验数据中误差较大	开发三维光声点源定位系统以提升手术工具尖端定位精度	手术工具尖端（视为声学点源）	医学影像分析	NA	光声成像	深度学习	光声通道数据帧	模拟数据4000帧、体模数据993帧、离体数据1983帧	NA	目标检测网络、实例分割网络	F1分数、欧几里得定位误差、声速估计绝对误差	NA
1163	2025-10-05	Harnessing machine learning for predicting successful weaning from mechanical ventilation: A systematic review 2025-05, Australian critical care : official journal of the Confederation of Australian Critical Care Nurses IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.aucc.2025.101203 PMID:40058181	系统综述	本文系统评估了机器学习模型在预测成人机械通气患者成功脱机方面的应用效果	首次系统评估机器学习在机械通气脱机预测中的应用，发现XGBoost模型表现最优，并指出该领域尚未使用Transformer等新架构	缺乏使用Transformer等新型架构的研究，研究数量有限（仅11项研究）	评估机器学习模型预测机械通气患者成功脱机的效果	接受机械通气的成人患者	机器学习	呼吸系统疾病	机器学习	XGBoost, LightGBM, 随机森林, 多层感知机, 逻辑回归, 人工神经网络, 卷积神经网络	临床数据	18,336例患者	NA	XGBoost, Light Gradient-Boosting Machine, 随机森林, 多层感知机, 人工神经网络, 卷积神经网络	准确率, 精确率, AUC	NA
1164	2025-10-05	Memorization Bias Impacts Modeling of Alternative Conformational States of Symmetric Solute Carrier Membrane Proteins with Methods from Deep Learning 2025-Apr-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.15.603529 PMID:39071413	研究论文	评估AlphaFold在建模SLC膜蛋白多构象状态时的记忆偏差问题，并提出结合ESM和模板建模的新方法	提出结合ESM和基于模板建模的方法，利用SLC蛋白内部伪对称性来一致建模多个构象状态	方法主要适用于具有伪对称结构的SLC蛋白，对其他类型蛋白的适用性未验证	解决深度学习方法在建模膜蛋白多构象状态时的记忆偏差问题	溶质载体(SLC)膜蛋白超家族	机器学习	病毒性疾病	进化尺度建模(ESM), 模板建模	AlphaFold2, AlphaFold3, ESM	蛋白质序列, 结构数据	多个整合膜蛋白转运体，包括SLC35F2	AlphaFold, ESM	深度学习蛋白质结构预测模型	与进化协方差数据(ECs)比较验证	NA
1165	2025-10-05	AutoRADP: An Interpretable Deep Learning Framework to Predict Rapid Progression for Alzheimer's Disease and Related Dementias Using Electronic Health Records 2025-Apr-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.06.25325337 PMID:40297450	研究论文	提出一种基于自动编码器的可解释深度学习框架AutoRADP，用于预测阿尔茨海默病及相关痴呆症的快速进展	结合基于规则的自然语言处理方法提取认知评估特征，采用混合采样策略处理数据不平衡问题，并利用SHAP值提供可解释性预测	仅使用UFHealth的单中心电子健康记录数据，可能限制模型的泛化能力	开发可解释的深度学习框架以预测阿尔茨海默病及相关痴呆症的快速进展	阿尔茨海默病及相关痴呆症患者	自然语言处理	阿尔茨海默病	电子健康记录分析，自然语言处理	自动编码器	结构化电子健康记录数据，非结构化临床文本	UFHealth电子健康记录数据（具体样本数量未明确说明）	NA	自动编码器	NA	NA
1166	2025-10-05	Artificial intelligence in four-dimensional imaging for motion management in radiation therapy 2025-Apr, Artificial intelligence review IF:10.7Q1 DOI:10.1007/s10462-025-11109-w PMID:40963558	综述	本文全面回顾了人工智能在放射治疗四维成像运动管理中的应用现状与发展前景	系统探讨AI技术如何在不改变硬件的前提下解决四维成像的固有挑战，推动运动管理技术发展	未提供具体实验数据验证，主要基于现有研究进展的理论分析	提升放射治疗中四维成像的准确性和效率	放射治疗中的运动管理技术	医学影像分析	肿瘤放射治疗	四维成像技术	深度学习	四维医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
1167	2025-10-05	Comparative Genomics and Epigenomics of Transcriptional Regulation 2025-02, Annual review of animal biosciences IF:8.7Q1 DOI:10.1146/annurev-animal-111523-102217 PMID:39565835	综述	本文探讨比较基因组学与表观基因组学在转录调控研究中的应用与前景	提出整合多维表观基因组数据与深度学习模型研究转录调控的新范式，强调农场动物模型在此领域的优势	当前表观基因组数据主要来自健康个体特定发育阶段，缺乏多样化生理条件下的数据	揭示跨物种转录调控的进化保守机制与非编码元件功能	多物种转录调控机制与表观基因组特征	计算生物学	NA	全基因组测序, 表观基因组分析, 功能筛选验证	深度学习	基因组数据, 表观基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
1168	2025-10-05	Predicting Paediatric Brain Disorders from MRI Images Using Advanced Deep Learning Techniques 2025-Jan-16, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-024-09707-0 PMID:39821839	研究论文	本研究提出使用多种先进卷积神经网络模型从MRI图像预测儿童脑部疾病	采用包括EfficientNetB0、InceptionResNetV2等10种CNN模型进行综合比较，并结合ADAM和RMSprop优化器进行模型优化	NA	开发基于人工智能的儿童脑部疾病诊断系统，提高诊断准确性和效率	儿童脑部疾病的MRI图像	计算机视觉	儿童脑部疾病	MRI	CNN	图像	NA	NA	EfficientNetB0,EfficientNetB3,Xception,InceptionV3,MobileNetV2,VGG19,DenseNet169,ResNet50V2,ResNet152V2,InceptionResNetV2	准确率,损失函数,RMSE,精确率,召回率,F1分数,计算时间	NA
1169	2025-10-05	Combination of ultrasound-based radiomics and deep learning with clinical data to predict response in breast cancer patients treated with neoadjuvant chemotherapy 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1525285 PMID:40538839	研究论文	本研究开发了一种结合超声影像、深度学习特征和临床数据的融合模型，用于预测乳腺癌患者新辅助化疗后的病理完全缓解	首次将超声影像组学特征、深度学习特征与临床数据相结合构建预测模型，显著提高了对新辅助化疗疗效的预测准确性	回顾性研究设计，样本仅来自两个医疗中心，需要更大规模的前瞻性验证	预测乳腺癌患者新辅助化疗后的病理完全缓解(pCR)	643例经病理确诊的乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	超声成像	机器学习,深度学习	超声图像,临床数据	643例乳腺癌患者(中心1:372例，中心2:271例)，共收集2920个影像组学特征和4096个深度学习特征	NA	NA	准确率,AUC,ROC分析	NA
1170	2025-10-05	Comparative analysis of multimodal architectures for effective skin lesion detection using clinical and image data 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1608837 PMID:40951333	研究论文	开发了一种融合皮肤镜图像和临床数据的多模态框架，用于皮肤病变分类	提出系统评估多种融合策略的多模态数据融合框架，首次将交叉注意力机制应用于皮肤病变分类的临床数据融合	存在类别不平衡问题和高级融合方法的计算复杂性挑战	通过融合临床数据和图像数据提高皮肤病变分类的准确性	皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	MLP, CNN	图像, 临床元数据	HAM10000数据集	NA	ResNet	准确率	NA
1171	2025-10-05	Sentiment analysis of classical Chinese literature: An unsupervised deep learning model with BERT and graph attention networks 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330919 PMID:40986623	研究论文	提出一种结合BERT、情感词典和图注意力网络的无监督深度学习框架，用于古典中文文学的情感分析	首次将BERT嵌入、情感词典增强和图注意力网络结合用于古典中文文本的无监督情感分析，有效处理复杂语言结构和文化细微差别	主要针对古典中文文学，在其它类型文本上的适用性需要进一步验证	开发适用于古典中文文学的无监督情感分析方法	古典中文文学文本	自然语言处理	NA	情感分析，无监督学习	BERT, GAT, K-Means	文本	NA	NA	BERT, 图注意力网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1172	2025-10-05	Generation of synthetic TSPO PET maps from structural MRI images 2025, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2025.1633273 PMID:40988654	研究论文	本研究开发了一种从结构MRI图像生成合成TSPO PET图像的深度学习模型	首次使用3D U-Net模型从常规T1加权MRI合成TSPO PET图像，实现了低成本、无创的神经炎症成像	样本量相对有限（204次扫描），且仅使用了单一类型的结构MRI数据	开发从结构MRI数据生成TSPO PET图像的深度学习模型，以降低神经炎症成像的成本和辐射暴露	人类受试者，包括膝骨关节炎患者、背痛患者和健康对照者	医学影像分析	神经炎症相关疾病	TSPO PET成像，结构MRI成像	CNN	3D医学图像	204次扫描（膝骨关节炎患者44次，背痛患者86次，健康对照28次）	NA	3D U-Net	均方误差，对比噪声比	NA
1173	2025-10-05	Predicting antibiotic resistance genes and bacterial phenotypes based on protein language models 2025, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2025.1628952 PMID:40988849	研究论文	基于蛋白质语言模型开发深度学习模型预测抗生素耐药基因和细菌表型	整合两种蛋白质语言模型(ProtBert-BFD和ESM-1b)并采用数据增强技术和LSTM网络提升特征提取和分类性能	未提及具体样本量数据和研究局限性	精确预测细菌抗生素耐药基因和表型以理解耐药机制并指导临床抗生素使用	细菌抗生素耐药基因和细菌耐药表型	自然语言处理	传染病	高通量DNA测序	LSTM	蛋白质序列	NA	NA	ProtBert-BFD,ESM-1b,LSTM	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
1174	2025-10-05	Dynamic graph neural networks for UAV-based group activity recognition in structured team sports 2025, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbot.2025.1631998 PMID:40988991	研究论文	开发基于动态图神经网络和Bi-LSTM的无人机群体活动识别系统，用于结构化团队运动中的多人行为识别	整合多种特征（外观、骨骼、运动）并采用动态图神经网络建模时空关系，在无人机视角下实现高效的群体活动识别	NA	解决动态交互、遮挡和多视角变化等挑战，实现复杂体育场景中的群体活动识别	团队运动中的多人群体活动	计算机视觉	NA	HOG, LBP, SIFT, MediaPipe, MOCON	DGNN, Bi-LSTM	视频	三个数据集：排球数据集、SoccerTrack无人机足球数据集、NBA篮球数据集	YOLOv11, SORT	Dynamic Graph Neural Network, Bi-LSTM	准确率, mAP, MPCA, 推理时间	NA
1175	2025-10-05	Quantitative prediction of intracellular dynamics and synaptic currents in a small neural circuit 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1515194 PMID:40989108	研究论文	本文使用循环机制模型预测小型神经回路中的细胞内动态和突触电流	将深度学习工具应用于数据驱动模型，能够从未用于训练的数据中预测突触电流，并推导出数据驱动的频率依赖性电导	模型训练仍具有挑战性，需要满足关键收缩条件才能保证训练方法的适用性	估计神经回路动态，建模、训练和解释数据驱动模型	半中心振荡器(HCO)神经回路，由两个胃神经节神经元互连构成	机器学习	NA	动态钳实验协议	循环机制模型	细胞内实验数据	NA	NA	NA	速度,性能	NA
1176	2025-10-05	Arabic hate speech detection using deep learning: a state-of-the-art survey of advances, challenges, and future directions (2020-2024) 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3133 PMID:40989294	综述	本文系统综述了2020-2024年间深度学习在阿拉伯语仇恨言论检测领域的最新进展、挑战与未来方向	首次系统梳理了阿拉伯语仇恨言论检测在方言多样性、形态复杂性和社会政治因素等独特挑战下的深度学习技术发展脉络	仅涵盖2020-2024年间的研究成果，且阿拉伯语标注数据集的稀缺性限制了部分分析的深度	评估深度学习技术在阿拉伯语仇恨言论检测中的应用效果与发展趋势	阿拉伯语社交媒体内容中的仇恨言论	自然语言处理	NA	深度学习	CNN, RNN, Transformer	文本	NA	NA	BERT, AraBERT, 混合架构	NA	NA
1177	2025-10-05	Deep context-attentive transformer transfer learning for financial forecasting 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2983 PMID:40989285	研究论文	提出一种名为2CAT的深度学习模型，用于金融时间序列预测	结合信号分解、卷积层和基于相关性的注意力机制，并采用迁移学习框架增强跨市场泛化能力	NA	开发稳健的金融时间序列预测框架	六个股票指数：道琼斯工业平均指数、日经225指数、恒生指数、上海证券交易所指数、孟买证券交易所指数和泰国证券交易所指数	机器学习	NA	深度学习	CNN, Transformer	时间序列数据	六个股票指数数据集	NA	2CAT (CNN-Correlation-based Attention Transformer)	MSE, MAE, R, Wilcoxon符号秩检验	NA
1178	2025-10-05	Optimizing a 3D convolutional neural network to detect Alzheimer's disease based on MRI 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3129 PMID:40989289	研究论文	本研究开发了一种基于3D卷积神经网络的阿尔茨海默病检测方法，通过处理完整3D MRI扫描提高分类准确率	采用完整3D MRI扫描处理而非传统2D方法，保留空间信息并避免降维过程中的信息损失	NA	优化3D卷积神经网络以提升阿尔茨海默病的早期检测准确率	阿尔茨海默病患者的大脑MRI影像数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	磁共振成像	3D-CNN	3D MRI影像	来自OASIS-3数据库的样本	NA	3D卷积神经网络	准确率	NA
1179	2025-10-05	Forecasting temperature and rainfall using deep learning for the challenging climates of Northern India 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3012 PMID:40989301	研究论文	本研究开发了一种针对北印度查谟、克什米尔和拉达克地区独特气候条件的深度学习框架，用于精确预测温度和降雨量	针对北印度复杂气候区域开发了优化的深度学习框架，在MIMO配置下RNN模型在捕捉复杂时间依赖关系方面优于LSTM模型	研究仅基于印度气象部门三个站点的数据，可能无法完全代表整个北印度地区的所有气候变异性	开发能够捕捉局部时间序列天气数据中复杂时间依赖关系的精确温度和降雨量预测模型	北印度查谟、克什米尔和拉达克地区的温度和降雨量数据	机器学习	NA	时间序列分析	RNN, LSTM	时间序列数据	印度气象部门2000年1月1日至2023年12月31日期间查谟、斯利那加和拉达克三个站点的天气数据	NA	循环神经网络, 长短期记忆网络	平均绝对误差, 均方根误差, 均方误差	NA
1180	2025-10-05	Leveraging PSO-MLP for intelligent assessment of student learning in remote environments: a multimodal approach 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3121 PMID:40989305	研究论文	提出一种基于多模态数据的PSO-MLP智能评估方法，用于远程教育中学生学习状态的识别	结合粒子群优化算法与多层感知器，利用课前心理状态调查和健康大数据构建多模态输入，优化远程教育学生状态识别性能	NA	开发智能评估方法以提升远程教育中学生学习状态识别的准确性和效率	远程教育环境中的学生和教师	机器学习	NA	多模态数据分析	MLP, PSO	调查问卷数据，健康大数据	NA	NA	多层感知器	准确率	NA